Tầm Soát Bệnh Glôcôm Bằng Chụp Ảnh Màu Gai Thị Với Ứng Dụng Phần Mềm Trí Tuệ Nhân Tạo Eyedr

Abstract

Ứng dụng công nghệ mạng nơ-ron tích chập Darknet YOLO phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạoEYEDR có thể tầm soát glôcôm bằng hình ảnh đĩa thị tự động.Mục tiêu: Xác định tính giá trị và tin cậy của thuật toán trí tuệ nhân tạo EYEDR trong tầm soát bệnhglôcôm ở người trưởng thành bằng hình ảnh màu đĩa thị.Phương pháp: Nghiên cứu cắt ngang. Chọn lọc 2470 ảnh màu đĩa thị để huấn luyện cho máy họcbằng mạng nơ-ron tích chập Darknet YOLO nhằm xác định hình dạng optic disc và optic cup của đĩathị, từ đó xây dựng thuật toán trí tuệ nhân tạo để phát hiện đĩa thi có glaucoma và non-glaucoma. Sửdụng bộ test gồm 1028 ảnh dùng để đánh giá giá trị của phần mềm AI này dựa vào độ nhạy, độ đặchiệu, diện tích dưới đường cong ROC (AUC), tính khả dĩ đương, tính chính xác và chỉ số đồng thuậnKappa của máy học và bác sĩ đọc kết quả.Kết quả: Diện tích dưới đường cong ROC (AUC) là 0,93 ± 0,01 (0,92 -0,95; CI 95%), với độ nhạy90,3%, độ đặc hiệu 95,06%, tỉ số tiên đoán dương 90,80%, độ chính xác 86,80% và chỉ số đồng thuậnKappa là 0,86.Kết luận: Phần mềm trí tuệ nhân tạo EYEDR ứng dụng công nghệ CNN Darknet YOLO version 3có độ nhạy cao giúp phát hiện tầm soát glôcôm bằng ảnh màu gai thị trong cộng đồng.